不要相信 AI 情感識別

情感識別是一個熱門的新領域。

亞馬遜能從圖片猜測一個人的身份，性別，年齡和情緒狀態. 圖片來自：紐約時報

面部識別情感是科學家們至少爭論了 100 年的話題。但是過去一個世紀幾乎沒人對情感研究做過全面評估。

所以情感科學領域來自不同理論陣營的 5 位傑出科學家，審查了 1000 多份不同的科學論文，開始了一項為期 2 年的數據檢查研究。

從面部動作中推斷人類情感是不可靠的。

總的來說，他們認為目前對於面部情感的表達和感知方式，存在以下三種誤解：

一是同樣的情感並不總是以同樣的方式表達，二是同樣的面部表情不能表明同樣的情感，三是不同文化和背景的面部感情表達都不同。

圖片來自：情感研究實驗室

科學家之一 Lisa Feldman Barrett 說道：

數據顯示，當人們生氣時，只有不到 30％的時間會皺起眉頭，所以愁眉苦臉並不一定是憤怒的表現，只是憤怒的表達之一。更多時候人們皺眉只是他們正困惑、專註做事情，或者聞某樣氣體。

人們會憤怒地嘶喊，也會高興地流淚，會在愛慕之人面前假裝漠不關心，也會在春風滿面的時候計劃一項陰謀。這些情感太過複雜，甚至就算是把人們的面部表情放在你面前，你也看不出這是哭、是笑、是驚，還是只是單純地爽：

英國汽車製造商 Jaguar Land Rover 開發的駕駛輔助裝置識別技術. 圖片來自：Jaguar Land Rover

在一些針對面部表情與情感之間的相關性研究中，也存在著和人們生活中真實情況不符的缺陷。

當研究中參試者被要求表達感情時，他們往往會從既定俗成的面部情緒，以達到大家普遍認為的憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷、驚喜等表情共識。

一些大公司承認了情感表達的微妙之處很難判定。比如微軟就表示它們的軟體分析情感主要「認準八大核心情緒狀態」。但把情緒歸類，實際上有點刻板印象。

較普遍的六種情緒類別：憤怒，厭惡，恐懼，快樂，悲傷和驚喜.

還有一些公司嘗試了更多可能性，在該領域技術領先的公司 Affectiva，表示它們不限於面部表情識別情緒，還收集了更多指標評定，去年他們就讓面部識別和語音分析結合，來判斷駕駛員的情緒，但所有的指標加在一起如何平衡也有待考量。

需要引起注意的是，在面部情感識別尚未完全達到理想效果時，它已經進入我們生活了。

法國警察和面部分析先驅 Alphonse Bertillon 靠該技術識別屢犯者. 上圖為 Alphonse Bertillon 示範大頭照. 圖片來自：紐約時報

這些簡單類別的演算法可能會重現過時的科學範式的錯誤。

但需要肯定的是，在我們未來生活中，情感識別可以預見地會越來越重要。

手機上能夠面部識別情感的話，就能根據我們的狀態，讓我們刷社交媒體時收到更符合心境的內容，而對商家來說，他們也希望能以此衡量我們對廣告的反應，給我們進行更準確的產品推薦。

Affectiva 公司的市場研究.

另外，情感失控在當代網路上，隨時都可以掀起一場波瀾。而面部識別情感或許能在人們想發出一條言語暴力的攻擊時，收到平台的提醒：

你這條消息可能會讓一萬人受到心理傷害。

事實上，整個自動化的情感識別行業正在迅速崛起。

但隨著市場需求越來越大，不管情感識別的技術會不會更加先進，從而達到精準識別人們內心的情感，我們都最好用更批判的目光看待它。

因為對情感錯誤理解的演算法可能會使偏見更難以發現，而且更深一層的憂慮正如?AI Now Institute?報告所說：

它會嚴重引發令人不安的道德問題——即將個人真實性格和情感的仲裁者，定位在個人之外。

畢竟誰也不想未來走在路上，人人都是蒙娜麗莎的微笑。

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